考虑收益预测偏差的新能源汽车企业价值评估
摘要：基于收益预测及收益看涨的角度，分析新能源汽车企业价值构成，研究考虑收益预测偏差的新能源汽车企业价值评估问题。首先基于FNPV模型和B-S模型，构建FNPV-BS估值模型，以刻画新能源汽车企业价值包括未来收益现值和看涨收益现值；其次考虑到收益预测存在偏差模糊性，运用模糊数学方法将收益预测值表示为一个区间模糊数，并先后引入到FNPV模型和B-S模型，进而构建出模糊FNPV-BS估值模型；最后将模糊FNPV-BS模型应用于比亚迪公司估值，进行案例实证分析。结果表明，模糊FNPV-BS模型比FNPV-BS模型对比亚迪公司估值更为有效，不仅估值结果更加接近公司市值，而且较好揭示市场对比亚迪公司估值存在相对较高的保守偏差倾向。
关键词：新能源汽车；企业价值评估；收益预测偏差；模糊FNPV-BS模型
0引言
近年来，随着新能源生产技术的快速发展，新能源汽车因其较传统汽车具有燃料价格低廉、排气环保等诸多优势而日益受到欢迎。但新能源汽车的生产需要投入巨额的技术成本，使得新能源汽车企业的盈利能力较弱，很难反映企业当前价值。因此，传统的财务净现值方法很难直接用于对新能源汽车企业价值评估，亟需找到能够与新能源汽车企业价值特征相匹配的新估值方法。
新能源汽车企业价值的首要特征在于人们对其现有资产收益的远期看涨，所以基于收益法的FNPV（FinancialNetPresentValue）模型自然成为新能源汽车企业价值评估的基础方法。但FNPV方法作为传统的财务净现值方法，一般只适用于已进入成熟阶段的公司估值[1]，而很难用于处于初创期或成长期的新能源汽车企业价值评估。因此，有部分学者从新能源汽车行业的全生命期角度，对FNPV模型进行修正，并发现修正后的模型估值能够在一定程度上降低与实际市值的偏差[2-3]。然而，尽管修正后的FNPV模型估值有一定合理性，但因忽略了新能源汽车企业价值来源于现有的有形资产和潜在的无形资产共同产生的收益，使得估值结果很难反映企业潜在的整体价值。事实上，新能源汽车企业拥有成长不确定性、无形资产占比大等显著特点[4]，其价值来源不仅包含企业当前所拥有的经营性资产价值，还包括企业发展所拥有的动态选择权价值[5]。为对企业选择权价值评估，基于实物期权方法的B-S模型（Black-ScholesModel）被引入到新能源汽车企业价值评估[6-7]。于是，有学者将FNPV模型和B-S模型分别对新能源汽车企业价值评估，并将两种模型估值结果相加作为企业整体价值[8-9]。FNPV模型估值与B-S模型估值相加，虽然能从整体上刻画新能源汽车企业价值的两部分构成，但由于忽略了企业未来收益预测存在偏差，割裂了两个模型之间前后逻辑关系，使得估值结果还是很难反映企业市值在一定时间内的变化波动情况。
本文针对新能源汽车企业价值构成特征，考虑到收益预测存在偏差，运用模糊数学方法，构建模糊FNPV-BS模型，研究新能源汽车企业价值评估问题。首先，通过分析新能源汽车企业价值构成，从收益预测及看涨的角度，给出新能源汽车企业价值评估的FNPV-BS模型；其次，考虑到收益预测相对实际收益存在偏高或偏低的两种偏差，将收益预测值表示为一个具有左偏差和右偏差的区间模糊数，并先后引入到FNPV模型和FNPV-BS模型，进而构建出新能源汽车企业价值评估的模糊FNPV-BS模型；最后，将模糊FNPV-BS模型应用于比亚迪公司估值分析，以通过案例实证来检验模型有效性和可靠性。
1新能源汽车企业价值构成与FNPV—BS模型构建
新能源汽车企业因需要对新技术和新产品的研发而存在较高的市场不确定性[10]，所以随着市场环境不断变化，新能源汽车企业价值构成不仅包括企业经营而拥有的经营性资产价值，还应包括企业成长而拥有的实物期权价值。在运营收益高度不确定情境下，新能源汽车企业的高质量成长表现为拥有扩张期权、收缩期权、延迟期权与放弃期权等实物期权形式[11]。因此，对处于初创期的新能源汽车企业而言，其价值构成包括经营性资产价值和实物期权价值。对于由企业经营性资产而产生的现金流价值，可用现金流贴现的财务净现值FNPV模型表示；而对于由企业高成长性而产生的实物期权价值，可通过金融期权定价的B-S模型表示。于是，借鉴文献[5]，新能源汽车企业价值可表示为两部分之和记作V1+V2，其中V1和V2
V′=V1+V2
V1=∑nt=1FCFFt（1+WACC）t+FCFFn+1（1+WACC）n×（WACC-g）（1）
V2=SNlnSX+（r+σ22）×TσT-Xe-rtNlnSX+（r+σ22）×TσT-σT（2）
式中，V′为新能源汽车企业价值；V1为FNPV模型的两阶段估值；V2为B-S模型估值；FCFFt为第t（t=1，…，n，n+1）